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Il Quantum Machine Learning sfrutta i vantaggi di due temi salienti: il Quantum Computing e il Machine Learning. Sebbene il qML sia ancora in fase di sviluppo, può già essere usato in approcci ibridi per accelerare il calcolo e aumentare la precisione.
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White Paper
Soluzioni QUBO – un salto quantico per il settore automotive
Digitalizzazione, elettricità e autonomia: per restare competitivi, i produttori automobilistici devono rispondere a questi requisiti non solo con idee innovative, ma anche con soluzioni efficaci ed economiche. Vi mostriamo come le aziende possono trarre benefici in questo senso dal quantum computing.
Un settore in fase di transizione
Il settore automobilistico sta attraversando una fase di profondo cambiamento. I produttori devono sviluppare ulteriormente, o sostanzialmente reinventare le automobili sotto molti aspetti. Gli ambiziosi obiettivi climatici rendono necessarie tecnologie di guida alternative. Allo stesso tempo, le nuove aspettative dei clienti richiedono un maggior grado di digitalizzazione, unito alla guida autonoma. Questa trasformazione a più livelli comporta un grande impegno e costi elevati.
Ecco perché i produttori non devono solo proporre idee innovative su come dovrebbe funzionare l'auto di domani. Devono anche elaborare concetti efficienti per lo sviluppo e la produzione dei loro veicoli che siano il più possibile efficienti dal punto di vista dei costi.
In quest’ottica, il Quantum Computing potrà in futuro assumere un ruolo chiave. Gli algoritmi Quantum Inspired consentono di simulare determinate condizioni con un hardware standard e risolvere in questo modo complessi problemi di ottimizzazione. L’approccio alla base è semplice: non è necessario effettuare prove pratiche per qualcosa che si può calcolare. In questo modo si risparmiano tempo e risorse. Le tecnologie quantiche presentano quindi un elevato potenziale per l’industria automobilistica. Di particolare rilievo in questo senso sono i cosiddetti modelli QUBO.
La base dei modelli QUBO
QUBO è l’acronimo di Quadratic Unconstrained Binary Optimization. Si tratta di un approccio alla risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria nel quale, diversamente rispetto agli algoritmi tradizionali, l’intero modello rientra in una matrice. In questo modo, i modelli QUBO sono in grado di gestire un elevato livello di complessità in tempi molto rapidi e offrire una soluzione al problema di ottimizzazione, anche con l’ausilio di computer convenzionali. Il vantaggio consiste nel fatto che il modello non deve essere tradotto per un eventuale utilizzo futuro su un computer quantico.
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